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在风湿性心脏病评估中使用超声心动图的建议：美国超声心动图学会的报告
Natesa G. Pandian, MD (Chair), Jin Kyung Kim, MD, PhD, FASE (Co-Chair), Jose Antonio Arias-Godinez, MD, Gerald R. Marx, MD, FASE, Hector I. Michelena, MD, FASE, Jagdish Chander Mohan, MBBS, MD, DM, FASE, Kofoworola O. Ogunyankin, MD, FASE, Ricardo E. Ronderos, MD, PhD, FASE, Leyla Elif Sade, MD, Anita Sadeghpour, MD, FASE, Shantanu P. Sengupta, MD, DNB, FASE, Robert J. Siegel, MD, FASE, Xianhong Shu, MD, PhD, Amiliana M. Soesanto, MD,博士，医学博士Lissa Sugeng，Fase，Ashwin Venkateshvaran，PhD，RCS，RDCS，Fase，Marcelo Luiz Campos Vieira，医学博士，博士，Stephen H.加利福尼亚州欧文；墨西哥墨西哥城；马萨诸塞州波士顿；明尼苏达州罗切斯特；印度新德里；尼日利亚拉各斯；阿根廷的布尼奥萨尔；宾夕法尼亚州土耳其北部的安卡拉；华盛顿，北部地区；印度纳格布尔；加利福尼亚州洛杉矶；中国上海；印度尼西亚雅加达；纽约Manhasset；斯德哥尔摩，瑞典；巴西圣保罗；德克萨斯州休斯顿
定量超声心动图评估和无症状三尖瓣反流的早期干预的最佳标准
多变量调整模型中包含的变量包括年龄，性别，种族，TR，心脏手术病史，随访期间的TR手术，肾小球效果率，LVEF，糖尿病，高血压和先前的血管事件。在此模型中分别评估了每个超声心动图参数。b对逐步选择模型进行了与多变量调整后的模型相同的协变量，并使用了向后逐步选择算法从超声心动图参数中进行选择，这些参数是从多变量调整的模型中显着的（除了标记为C或F）。最终模型中保留的超声心动图参数是反流体积，分数变化，RVFW和RA菌株。的最后一列的缺少值的参数表示选择算法从最终模型中排除的参数，因为它们不符合最终模型的统计要求（即，P排除¼0.20; p canclusion; p纳入¼0.10）。c变量由于多线性（方差局部因子> 10）而未包含在最终逐步选择模型中。d eROA和反流体积。基于Akaike信息标准（AIC）和相对可能性（RL）分别为1,210和0.95，反流体积模型的分别为1,216和0.05。同样，具有RVFWS（AIC：1,200，RL> 0.99）的模型比RV Global应变（AIC：1,220，RL <0.01）更好。e RA储层应变的效果随时间而变化。与时间相互作用的估计分别为1.03（95％CI：1.01-1.05）和1.03（95％CI：1.01-1.05），分别为单变量和多变量调整模型。f变量由于大量缺失值而未包含在最终逐步选择模型中。
用于心脏瓣膜疾病超声心动图评估的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 的发展引发了对其在心血管医学中的应用研究的激增。由于需要培训和专业知识，AI 可能产生影响的一个领域是心脏瓣膜疾病的诊断和管理。这是因为 AI 可以应用于患者护理期间临床评估、成像和生化检测产生的大量数据。在心脏瓣膜疾病领域，AI 的重点是患者群体的超声心动图评估和表型分析，以识别高危人群。AI 可以协助图像采集、视图识别以供审查以及瓣膜和心脏结构的分割以供自动分析。使用图像识别算法，可以直接从图像本身检测出主动脉瓣和二尖瓣的疾病状态。超声心动图瓣膜评估期间获得的测量值已与其他临床数据相结合，以识别新的主动脉瓣疾病亚组并描述主动脉瓣疾病进展的新预测因素。未来，AI 可以将超声心动图参数与其他临床数据相结合，对心脏瓣膜疾病患者进行精准医疗管理。
具有动态变异轨迹模型的超声心动图中的异常检测
我们提出了一种用于超声心动图视频的新型异常检测方法。引入的方法利用了心脏周期的周期性，学习了各种潜在轨迹模型（TVAE）的三种变体。虽然前两个变体（TVAE-C和TVAE-R）模型严格的心脏周期性动作，但第三个（TVAE-S）更笼统，并且可以在整个视频中进行空间表示。所有模型均经过新型内部数据集的健康样本的培训，该数据集的婴儿超声心动图视频由多个室内视图组成，以了解健康人群的规范性之前。在推断期间，执行基于后验（MAP）的异常检测，以检测我们数据集中的分布样品。所提出的方法可靠地识别出严重的先天性心脏缺陷，例如Ebstein的异常或发光复合物。此外，它在检测肺动脉高压和右心室扩张时，用标准变异自动编码器实现了优于基于地图的异常检测。最后，我们证明了所提出的方法可以通过热图强调与异常心脏结构相对应的区域来解释其输出。
超声心动图人工智能：时机已到
人工智能 (AI) 已经影响到临床医学的各个方面，预计将彻底改变诊断、治疗和患者护理。通过新颖的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，AI 在心脏病学和心脏检查（包括超声心动图）方面取得了重大进展。超声心动图是一种无处不在的工具，仍然是评估许多心血管疾病的一线工具，它拥有庞大的数据集、客观参数、广泛可用性和出色的安全性，是 AI 进步的完美候选者。因此，AI 已经在超声心动图领域打下了坚实的基础，在训练、图像采集、解释和分析、诊断、预测和表型发展方面显示出巨大的前景。然而，在超声心动图中，现实世界的临床应用和 AI 衍生算法的采用仍然存在重大障碍，最重要的是缺乏临床结果研究。虽然事实证明 AI 可以匹敌甚至超越人类同行，但现实世界结果的改善仍有待确定。法律和道德问题也阻碍了它的进步。要将人工智能推向临床工作空间，需要开展大规模的以结果为重点的试验和多学科的合作。尽管如此，目前和新兴的试验表明，这些系统无疑将改变超声心动图，提高临床实用性、效率和培训。
通过超声心动图测量的心脏微观结构改变确定性别特定的心力衰竭风险
抽象目标建立的心力衰竭（HF）风险的临床前成像评估基于宏观结构心脏重塑。鉴于微观结构改变也可能影响HF风险，尤其是在女性中，我们检查了微观结构改变与事件HF之间的关联。我们研究了n = 2511名成年参与者（平均年龄65.7±8.8岁，56％的女性），他们在基线时没有心血管疾病。，我们基于高频谱信号强度系数（HS-SIC）对超声心动图的纹理分析来量化微结构变化。我们检查了其与性行为和性别特定的COX模型的关系，这些模型涉及传统的HF风险因素和宏观结构的改变。结果我们观察到94个新的HF事件在7。4±1.7岁以上。HS-SIC较高的个体患有HF的风险增加（HS-SIC中的HR 1.67，95％CI 1.31至2.13； P <0.0001）。调整年龄和降压药的使用，这种关联在女性中很重要（p = 0.02），但没有男性（p = 0.78）。调整传统危险因素（包括体重指数，总/高密度脂蛋白胆固醇，血压特征，糖尿病和吸烟）减弱了女性的关联（HR 1.30，P = 0.07），并在这些风险因素的主要方面看到HS-SIC的HF风险中介。然而，除了这些危险因素外，调整了相对壁厚（代表宏观结构改变）后，女性中与HF的HF与HF的关联（HR 1.47，p = 0.02）仍然显着。结论心脏微结构改变与HF的风险升高有关，尤其是在女性中。微观结构改变可能会识别个人从风险因素到临床HF的发展的性别途径。
人工智能在心血管图像中的应用：超声心动图
人工智能（AI）是电子设备通过算法而不会受到人类干扰来做出决策和解决问题的能力。机器学习和深度学习是作为大多数AI功能的基础的技术。您的工作可以使超声心动图更有效，从而减少了观察者和较短的考试。通过算法，心脏图像的采集变得更加容易，更快，准确，从而降低了跨间和内在的变异性并帮助复杂的数据解释。除了获得图像的获取和解释外，AI还应用了报告和报告的开发，并且技术已用于监测患者的演变。自动测量资源，包括确定左心室射血分数，心脏室，壁厚和多普勒测量结果已在临床环境中得到验证。阀门分割评估，在微创结构心脏干预和导管中很重要，是另一个扩展的区域。超声心动图中AI的未来在于对临床和图像数据的自动分析，以最佳诊断各种心脏病，以及预防治疗结果和个人风险。AI实施限制是质量差或偏见的数据，供应商之间的非均匀标准以及不同算法之间在各种设备中工作的需要。
CRISPR Prime编辑的自动设计，用于56,000人的病原变体 使用优化的CAS9在病原体中使用的简短同源指导修复，Neoformans可以实现快速的基因缺失和标记 BBB捆绑包 - 与父母交谈 b'' 小胶质细胞：神经回路的活动依赖性调节剂 微型无线神经界面：教程 认知大脑的两个观点 孕产妇虐待：与后代大脑体积和白质连接性的关联 新生儿皮质表面的功能性分割 2025年脑蜂脑科学活动知识大纲 心脏研究所的2025年年度超声心动图和... rwmpc+2025+call+for+prograted+Talks.pdf Levidian的循环技术将在世界上的一个... 中播放 spar3d：来自单个图像的3D对象的稳定点感知重建 1。来自一个月TB006治疗方案的TOPLINE数据... 遗传综合征的基因治疗 七个原始问题 探索Go Gryptography
摘要Prime Editor（PES）是定期间隔的短篇小说重复序列（CRISPR）基于基于基于）的基因组工程工具，可以引入精确的基本配置编辑。我们开发了一条自动管道，以纠正（治疗性编辑）或引入（疾病建模）人类的致病变异，该变异能够阐明主要编辑所需的几种RNA构建体的设计，并避免了人类基因组中预测的非目标。但是，使用最佳的PE设计标准，我们发现只有一小部分这些致病性变体才能得到焦油。通过使用替代CAS9酶和扩展模板，我们将可靶向的病原变体的数量从32,000增加到56,000个变体，并使这些预先设计的PE构建体可通过基于Web的门户（http://primeedit.nygenome.org）访问。鉴于具有治疗基因编辑的巨大潜力，我们还评估了开发通用PE构建体的可能性，发现常见遗传变异仅影响少数少数设计的PE。
超声心动图领域的人工智能
© 作者 2021。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativeco mmons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
经胸膜超声心动图
在某些情况下，替代方案/其他程序可能有必要具有“对比的超声心动图”。这是相同的过程，但涉及将套管插入您的手臂中，并注入了特殊类型的染料，以便更清楚地看到您的心脏。在此事件中，您将获得有关该过程的更多信息。References / sources of evidence https://www.nhs.uk/conditions/echocardiogram/ https://www.bsecho.org/Public/Communities/Patients-subpages/Patient- information.aspx Contacts / further information Diagnostic cardiology: 01284 712536 West Suffolk NHS Foundation Trust is actively involved in临床研究。您的医生，临床团队或研究与开发部门可能会与您与您有关特定的临床研究，您可能有兴趣参加。如果您不希望与这些目的联系，请发送电子邮件至info.gov@wsh.nhs.uk。这绝不会影响您接受的护理或治疗。如果您需要有关访问西萨福克医院及其设施的任何信息，请访问该网站以获取可访问的（disabledgo的新名称）https://www.accessable.co.uk©West Suffolk NHS NHS Foundation Trust